Google anuncia projetos que terão US$ 500 mil para pesquisa na América Latina

Google anuncia projetos que terão US$ 500 mil para pesquisa na América Latina

Por Roseli Andrion | Editado por Claudio Yuge | 10 de Fevereiro de 2022 às 23h40
Pexels/George Milton

Os projetos de pesquisa e inovação vencedores da 9ª edição do Latin American Research Awards (Lara), do Google, foram anunciados nesta quinta-feira (10). O prêmio vai distribuir cerca de US$ 500 mil (R$ 2,6 milhões) para 24 projetos, 14 deles no Brasil. Há, ainda, trabalhos da Argentina (3), do Chile (3), do México (2), do Peru (1) e do Uruguai (1).

Para doutorado, as bolsas mensais são de R$ 6,3 mil (US$ 1,2 mil) para o aluno e R$ 3,9 mil (US$ 750) por mês para o orientador. Em pesquisas de mestrado, são R$ 3,9 mil (US$ 750) mensais ao aluno e R$ 3,5 mil (US$ 675) por mês ao orientador.

Além de promover a inovação e a pesquisa científica, o Lara busca estimular o espírito empreendedor e fortalecer a relação entre o Google e a academia. Desde 2013, quando foi criado, o programa premiou 183 projetos de pesquisa que com cerca de US$ 4 milhões (R$ 21 milhões).

Busca por soluções relacionadas à covid-19 é um dos destaques de programa do Google (Imagem: Reprodução/Pexels/Artem Podrez)

Nesta edição, um dos destaques é a busca por soluções relacionadas à covid-19 e seu impacto no dia a dia. “Um dos objetivos do Lara é valorizar o trabalho de pesquisa que busca soluções para problemas que afligem a sociedade e têm grande impacto social”, afirma Berthier Ribeiro-Neto, diretor do Centro de Engenharia do Google na América Latina.

Uma das novidades da edição é a categoria Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI), que destaca o uso da computação para diminuir brechas sociais e de gênero. “Estamos felizes de apoiar iniciativas de DEI, já que diversidade faz parte do dia a dia do Google: de como nossos produtos são desenvolvidos até como construímos nossas equipes de trabalho.”

Google premia projetos em saúde

Entre as propostas brasileiras premiadas nesta edição, metade é da área de saúde. Elas vão do estudo do desenvolvimento de teste não-invasivo para o diagnóstico de covid-19 até o uso de inteligência artificial para combater o Alzheimer.

Em outros segmentos, há trabalhos de investigação de compartilhamento de conteúdo tóxico em mídias sociais na categoria de DEI, e de criação de ferramentas para detectar e prever mudanças na biodiversidade brasileira e monitorar o impacto de ações danosas nas florestas com inteligência artificial.

Os alunos premiados podem, ainda, se candidatar ao "Programa de Pesquisa do Google para Alunos". Os participantes podem colaborar de forma direta e passar uma temporada como estagiário com pesquisadores do Google em escritórios na América do Norte.

Veja, a seguir, quais são os projetos brasileiros premiados pelo Lara 2021:

Projeto Autor Instituição
Compartilhamento de Conteúdo Tóxico em Plataformas de Mídia Social: Análise Orientada à Rede e Aplicações Potenciais Jussara Almeida e Gabriel Nobre UFMG
Aplicação baseada no estudo randômico de metástases cerebrais em pacientes com câncer de pulmão para a predição de biomarcadores e a melhora de fatores prognósticos André Fujita e Vinicius de Carvalho USP
Análise de vasos sanguíneos além da segmentação: desenvolvimento de abordagens flexíveis e explicáveis para caracterizar a morfologia da vascularização Cesar Comin e Matheus Viana da Silva Ufscar
Combatendo a doença de Alzheimer por meio de inteligência artificial explicável Anderson Rocha e Flávia Azevedo Unicamp
A busca pela generalização em pequenos conjuntos de dados médicos Sandra Ávila e Levi Chaves Unicamp
Estendendo o Papel dos Clusters de Palavras Semânticas em Tarefas de Processamento de Linguagem Natural Marcos Gonçalves e Felipe Viegas UFMG
Um reforço na detecção de mudanças ambientais para vigiar as florestas e apoiar ações sustentáveis Ricardo Rios e Brenno Alencar UFBA
Eficiência de CPU escalável e alta para cargas de trabalho de datacenter sensíveis a latência Marcos Augusto Vieira e Jean Henrique Ferreira UFMG
Uma estrutura robusta e explicável baseada em QIF para avaliar os riscos de privacidade de grandes dados Mario Alvim e Gabriel Henrique Nunes UFMG
BioAutoML: Engenharia automatizada de recursos para classificação de sequências biológicas André Carlos Ferreira e Robson Bonidia USP
Aprendendo a combinar imagens de objetos deformáveis Erickson Nascimento e Guilherme Potje UFMG
Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações Wagner Meira Júnior e Derick Matheus Oliveira UFMG
Detecção automática de falsificações de imagens científicas Anderson Rocha e João Cardenuto Unicamp
Deep Learning em espectroscopia molecular salivar: um teste sustentável, rápido e não invasivo para o diagnóstico de covid-19 Murillo Carneiro e Anísio Santos UFU

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